Cистема экспертных оценок для экономического прогнозирования бизнеса

Михайлов К.В.

Статья в журнале

Российское предпринимательство *
№ 11-2 (196), Ноябрь 2011
* Этот журнал не выпускается в Первом экономическом издательстве

Цитировать эту статью:

Аннотация:
В статье рассматриваются методы прогнозирования экономических объектов, которые относятся к классам экспертных и аналитических методов. Показано основное назначение экспертных методов, связанное с прогнозированием возможных альтернатив состояний предприятий и их возможных изменений.

Ключевые слова: предприятия, экономические объекты, состояния объекта, экспертные методы, экспертные и аналитические системы



Чтобы предсказать будущее состояния прогнозируемого экономического объекта, часто используются целевые группы. Эта процедура широко распространена, несмотря на то, что она противоречит принципам построения прогноза. Во-первых, достаточно редко удается сформировать группу, обладающую характеристикой репрезентативности. Во-вторых, как правило, опрос проводится по всем участникам панели параллельно, таким образом, ответы одних респондентов оказываются под влиянием мнений, высказанных другими. В-третьих, определенную проблему представляет структура опросника. От грамотной последовательности и формулировки вопросов зависит качество собранной информации.

Обозначенные выше проблемы приводят к тому, что, как правило, использование фокусных групп в целях улучшения качества прогноза не дает значимых результатов.

Методы прогнозирования, основанные на экспертных оценках

Другой подход заключается в привлечении экспертных мнений. Этот инструмент достаточно активно используется для построения прогнозов в маркетинговых задачах. Верификация оценок возможных будущих состояний позволяет повысить качество прогнозов, построенных на основе экспертных оценок. Главное достоинство этого метода заключается в повышении достоверности результатов прогнозирования.

В ситуации, когда необходимо построить большое количество прогнозов, предпочтение следует отдавать методам экстраполяции, включающим методы, основанные на статистических данных, среди которых достаточно много простых методов. Усложнение процедуры анализа не всегда сопровождается повышением качества прогноза, но всегда оказывается более дорогостоящим и менее очевидным. То, что востребовано участниками рынка – это набор прогнозов, на который они могли бы положиться.

При выборе между методами, основанными на статистических данных и экспертных оценках, не существует однозначного результата.

Традиционным методом в классе экспертных методов, которые себя зарекомендовали как обеспечивающие качественный прогноз, является метод «Дельфи». Этот метод был разработан в американской корпорации «РЭНД» и основан на экспертных прогнозах, особенность которых заключалась в объединении мнения очень большого количества экспертов [1, 8].

Методы, основанные на экспертных оценках, обладают рядом объективных дефектов, связанных с субъективностью выносимых решений. Одним из основных его недостатков является смещенность оценок экспертов. Как правило, для построения прогноза используется мнение не одного специалиста, а группы экспертов. Поэтому для согласования полученных оценок в методе «Дельфи» требуется наличие 2-х или более экспертов, нейтральных в смысле оптимизма, пессимизма, и другие мнения, которые равнозначны по важности для принимаемого решения.

Экспертные оценки существенно отличаются от изучения намерений контрагентов. Когда эксперту предлагают дать оценку динамики рынка, от него не требуется репрезентативность. Как раз наоборот, каждый эксперт уникален. Как правило, привлекается от 5 до 20 экспертов, причем наиболее эффективный способ получения единой оценки – взвешивание отдельных результатов с равными весами.

Точность прогнозов, полученных с использованием данного метода, можно поднять путем применения итеративной процедуры для получения интегрального показателя с последовательным снижением дисперсии расхождений экспертных оценок. Одним из основополагающих принципов применения данного подхода является независимость мнений экспертов. Как правило, в ситуации с использованием фокусных групп эта предпосылка нарушается, поэтому фокусные группы не рекомендуется использовать в целях прогнозирования.

Прогнозирование и планирование развития бизнеса

Как отмечает Р.М. Грант, ужесточение конкуренции во всех сегментах современного рынка требует от менеджмента предприятий все большего внимания к качеству планирования своего развития. Система планирования направления развития включает: номенклатуру производимой продукции и ее расширение, финансовые, материальные и трудовые ресурсы, организацию поставок сырья и полуфабрикатов, постановку системы сбыта и логистики и множество других характеристик и показателей организации современного производства [2]. Как показал А.Ю. Заложнев, даже в условиях относительно небольшого производства это достаточно сложная задача, для решения которой уже недостаточно только опыта и интуиции руководителей предприятия, а необходима трудоемкая и ответственная информационно-аналитическая работа [3].

Однако в целом методы планирования хорошо известны и являются достаточно эффективным инструментом. Причиной этого является то, что большинство неблагоприятных факторов является «внутренними» проблемами предприятия, а значит, большинство неопределенностей связано с ошибками в управленческой деятельности и может быть устранено.

Еще более сложной и важной задачей для развития предпринимательской деятельности является прогнозирование, которое в большей степени связано с «внешними» для предприятия факторами. К внешним факторам относятся действия конкурентов, ассортиментная и ценовая конъюнктура поставщиков и покупателей, то есть влияние микроэкономических факторов.

Как определил Г.Б. Клейнер, к мезоэкономическим факторам относятся: отраслевая и региональная экономическая ситуация, ставки по банковским кредитам и в целом финансовая политика региона, в котором осуществляет свою деятельность предприятие [4]. К макроэкономическим факторам относится тарифная, налоговая и таможенная политика государства, уровень инфляции и изменения курсов валют, что очень важно для предприятий, деятельность которых связана с импортом сырья и оборудования или экспортом готовой продукции.

Таким образом, на предпринимательскую среду, кроме, собственно, микроэкономических факторов, влияет изменчивость, а на уровне мезоэкономики – и макроэкономические изменения, что, конечно, существенно влияет на достоверность прогнозов по направлениям будущих тенденций развития.

Ошибки в прогнозах связаны с факторами окружающей рыночной среды, которыми практически невозможно управлять, а риски неправильного определения тенденций развития предприятий весьма велики. Очевидно, что при увеличении временного интервала прогнозирования факторы рыночной неопределенности усиливаются, а ошибки прогноза растут. Как выявил Г. Минцберг, получение достоверного среднесрочного и долгосрочного прогноза развития в предпринимательской деятельности является важной задачей, которую способна решать достаточно сложная информационно-аналитическая система, построенная на основе эффективных алгоритмов [5, 22].

Плюсы экспертного прогнозирования, основанного на системах знаний

Другой большой группой систем являются экспертные системы, основанные на системах знаний. Области применения систем, основанных на знаниях, могут быть сгруппированы в несколько основных классов: прогнозирование, планирование, контроль и управление, обучение.

Ядро экспертной системы составляет база знаний, которая создается и накапливается в процессе ее построения. Знания выражены в явном виде и организованы так, чтобы упростить принятие решений. Накопление и организация знаний – одна из самых важных характеристик экспертной системы.

Наиболее полезной характеристикой экспертной системы является то, что она применяет для решения проблем высококачественный опыт. Этот опыт может представлять уровень мышления наиболее квалифицированных экспертов в данной области, что ведет к решениям творческим, точным и эффективным. Именно высококачественный опыт в сочетании с умением его применять делает систему рентабельной, способной заслужить признание на рынке. Этому также способствует гибкость системы. Система может наращиваться постепенно в соответствии с нуждами бизнеса или заказчика. Это означает, что можно вначале вложить сравнительно скромные средства, а потом наращивать возможности системы по мере необходимости.

Другой полезной чертой экспертных систем является наличие у них прогностических возможностей. Экспертная система может функционировать в качестве модели решения задачи в заданной области, давая ожидаемые ответы в конкретной ситуации и показывая, как изменятся эти ответы в новых ситуациях. Экспертная система может объяснить подробно, каким образом новая ситуация привела к изменениям. Это позволяет пользователю оценить возможное влияние новых фактов или информации и понять, как они связаны с решением. Аналогично можно оценить влияние новых стратегий или процедур на альтернативные состояния предприятия, добавляя новые альтернативы или изменяя уже существующие.

Выводы

Таким образом, для корректного развития бизнеса необходимо:

– располагать методами для прогнозирования будущих альтернативных состояний, для которых эффективно применять методы, основанные на экспертных оценках;

– методы экспертных оценок позволяют решать сложные прогностические задачи, в том числе достаточно распространенное заблуждение относительно механизма повышения качества прогноза на основе опроса экспертов;

– методы построения экспертных оценок являются основой для построения экспертных систем, ядро которых составляет база знаний;

– экспертная система показывает, каким образом новая ситуация привела к изменениям, и помогает оценить влияние новых стратегий или процедур на альтернативные состояния предприятия, добавляя новые альтернативы или изменяя уже существующие.


Источники:

1. Соколов А.В. Форсайт: взгляд в будущее // Форсайт. − 2007. − № 1 (1). − C. 8–15.
2. Грант Р.М. Современный стратегический анализ. − СПб.: Питер, 2008. − 560 с.
3. Заложнев А.Ю. Внутрифирменное управление. Оптимизация процедур функционирования. − М.: ИПСОФТ, 2007. – 292 с.
4. Клейнер Г.Б. Стратегия предприятия. − М.: Дело, 2008. − 568 с.
5. Минцберг Г. Стратегический процесс. − М.: Альпина Бизнес Букс, 2009. − 567 с.

Страница обновлена: 22.09.2024 в 22:54:30